sqllite里面并沒有與numpy的array類型對應(yīng)的數(shù)據(jù)類型，通常我們都需要將數(shù)組轉(zhuǎn)換為text之后再插入到數(shù)據(jù)庫中，或者以blob類型來存儲數(shù)組數(shù)據(jù)，除此之外我們還有另一種方法，能夠讓我們直接以array來插入和查詢數(shù)據(jù)，實現(xiàn)代碼如下
import sqlite3
import numpy as np
import io
def adapt_array(arr):
out = io.BytesIO()
np.save(out, arr)
out.seek(0)
return sqlite3.Binary(out.read())
def convert_array(text):
out = io.BytesIO(text)
out.seek(0)
return np.load(out)
# 當(dāng)插入數(shù)據(jù)的時候?qū)rray轉(zhuǎn)換為text插入
sqlite3.register_adapter(np.ndarray, adapt_array)
# 當(dāng)查詢數(shù)據(jù)的時候?qū)ext轉(zhuǎn)換為array
sqlite3.register_converter("array", convert_array)
#連接數(shù)據(jù)庫
con = sqlite3.connect("test.db", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)
cur = con.cursor()
#創(chuàng)建表
cur.execute("create table test (arr array)")
#插入數(shù)據(jù)
x = np.arange(12).reshape(2,6)
cur.execute("insert into test (arr) values (?)", (x, ))
#查詢數(shù)據(jù)
cur.execute("select arr from test")
data = cur.fetchone()[0]
print(data)
# [[ 0 1 2 3 4 5]
# [ 6 7 8 9 10 11]]
print(type(data))
# type 'numpy.ndarray'>
實例代碼看下Python 操作sqlite數(shù)據(jù)庫及保存查詢numpy類型數(shù)據(jù)
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on 2019年3月6日
@author: Administrator
'''
import sqlite3
import numpy as np
import io
def adapt_array(arr):
out = io.BytesIO()
np.save(out, arr)
out.seek(0)
return sqlite3.Binary(out.read())
def convert_array(text):
out = io.BytesIO(text)
out.seek(0)
return np.load(out)
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫連接對象
conn = sqlite3.connect('sample_database.db', detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES) # 連接到SQLite數(shù)據(jù)庫
'''
sqlite3.PARSE_DECLTYPES
本常量使用在函數(shù)connect()里，設(shè)置在關(guān)鍵字參數(shù)detect_types上面。表示在返回一行值時，是否分析這列值的數(shù)據(jù)類型定義。如果設(shè)置了本參數(shù)，就進行分析數(shù)據(jù)表列的類型，并返回此類型的對象，并不是返回字符串的形式。
sqlite3.PARSE_COLNAMES
本常量使用在函數(shù)connect()里，設(shè)置在關(guān)鍵字參數(shù)detect_types上面。表示在返回一行值時，是否分析這列值的名稱。如果設(shè)置了本參數(shù)，就進行分析數(shù)據(jù)表列的名稱，并返回此類型的名稱
'''
# 參數(shù):memory:來創(chuàng)建一個內(nèi)存數(shù)據(jù)庫
# conn = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)
# Converts np.array to TEXT when inserting
sqlite3.register_adapter(np.ndarray, adapt_array)
# Converts TEXT to np.array when selecting
sqlite3.register_converter("array", convert_array)
x = np.arange(12).reshape(2, 6)
# conn = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES)
cursor = conn.cursor()
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫表
cursor.execute("create table test (arr array)")
# 插入一行數(shù)據(jù)
cursor.execute("insert into test (arr) values (?)", (x,))
# 提交
conn.commit()
cursor.execute("select arr from test")
data = cursor.fetchone()[0]
print(data)
'''
[[ 0 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10 11]]
'''
print(type(data))
'''
class 'numpy.ndarray'>
'''
cursor.close() # 關(guān)閉Cursor
conn.close() # 關(guān)閉數(shù)據(jù)庫
以上就是python中sqllite插入numpy數(shù)組到數(shù)據(jù)庫的實現(xiàn)方法的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于python numpy數(shù)組的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
您可能感興趣的文章:- Python NumPy灰度圖像的壓縮原理講解
- Python多進程共享numpy 數(shù)組的方法
- python圖像處理基本操作總結(jié)（PIL庫、Matplotlib及Numpy）
- python numpy中multiply與*及matul 的區(qū)別說明
- 淺談Python numpy創(chuàng)建空數(shù)組的問題
- Python NumPy中diag函數(shù)的使用說明
- Python機器學(xué)習(xí)三大件之一numpy
- python利用numpy存取文件案例教程
